Earticle

무인 농기계의 출현으로 정밀 농업의 발전에 새로운 연구 콘텐츠가 등장했다. 무인 농기계의 핵심 기술 연구를 가속화시키기 위해 먼저 무인 농기계 지능 수준 분류가 일 차적 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구는 무인 곡물 수확기, 작업, 운전 환경으로 구성된 복합 양방향 시스템을 연구 대상으로 하고, 무인 곡물 수확기의 지능화 수준을 등급화하고 분류하는 연구를 수행한다. 본 연구의 연구자들은 인적 개입 정도, 환경적 복잡성, 작업 복잡성으로 구성된 무인 곡물 수확기 차량의 평가 모델을 확립한다. 또한, 무인 곡물 수확기의 지능화 수준 등급화와 분류는 인적 개입 정도, 환경적 복잡성과 작업 난이도에 따라 이루어진다. 무인 농기계의 미래 발전 방향을 제시하고 있다.

The emergence of unmanned agricultural machinery has brought new research content to the development of precision agriculture. In order to speed up the research on key technologies of unmanned agricultural machinery, classification of intelligence level of unmanned agricultural machinery has become a primary task. In this study, the researchers take the complex interactive system consisting of unmanned grain harvester, task and driving environment as the research object, and carry out a research on the grading and classification of intelligent level of unmanned grain harvester. The researchers of this study also establish an evaluation model of unmanned grain harvester vehicle, which consists of human intervention degree, environmental complexity, and task complexity. Besides, the grading and classification of intelligence level of the unmanned grain harvester is carried out according to the human intervention degree, environmental complexity and the task complexity of the unmanned grain harvester. It provides a direction for the future development of unmanned agricultural machinery.

최근 인공지능(AI) 기술의 신장을 바탕으로 스마트폰, 스마트 스피커, 챗봇 등과 같은 AI 기반 제품(AI-Enabled Products)의 출시가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 AI 기반 제품이 지닌 편익을 중심으로 소비자의 수용의도를 밝히고자 하는 많은 연구가 진행되고 있지만, AI 기반 제품이 지닌 특징을 고려하여 속성을 분류하여 각 속성에 대한 소비자의 지각된 효용 가치에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 DeLone과 McLean의 IS Success Model을 바탕으로 AI 제품 속성을 AI 속성과 Non-AI 속성으로 구분하고, 컨조인트 분석을 통해 각 속성이 지닌 효용 가치를 기반으로 제품 개발의 방향성을 제안하고자 한다. 또한, AI 제품의 수용 시점에 따른 AI 제품 속성의 상대적 중요도에 차이가 나타나는지 살펴보고자 한다. 더 나아가 컨조인트 분석을 통해 도출된 각 응답자의 효용 가치를 기반으로 군집 분석을 통해 시장을 세분화하고, 각 세분시장을 구성하고 있는 소비자들의 특징과 니즈를 이해하고자 하였다. 본 연구를 통해 AI 기반 제품의 특성과 속성에 대한 개념적으로 구조화된 틀을 제시하는 이론적 시사점과 각 세분시장에 따라 최적화된 AI 제품 개발 방향을 제안한다는 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

Recently, artificial intelligence (AI)-enabled products and services such as smartphones, smart speakers, chatbots are being released due to advances in AI technology. Thus researchers making effort to reveal that consumers’ intention to adopt AI-enabled products. Yet, little is known about the intended adoption of AI-enabled products. Because most of studies has been not consideredthe perceived utility value of consumers for each attribute by classified based on the characteristics of AI-enabled products. Therefore, the purpose of this study is to investigate the difference in importance between attributes that affect the intention to adopt of AI-enabled products. For this, first, identified and classified the attributes of AI-enabled products based on IS Success Model of DeLone and McLean. Second, measured the utility value of each attribute on the adoption of AI-enabled products through conjoint analysis. And we employed construal level theory to see whether there are differences in the relative importance of AI-enabled products attributes depending on the temporal distance. Third, we segmented the market based on the utility value of each respondent through cluster analysis and tried to understand the characteristics and needs of consumers in each segment market. We expect to provide theoretical implications for conceptually structured attributes and factors of AI-enabled products and practical implications for how development efforts of AI-enabled products are needed to reach consumers need for each segment.

최근 전 세계적으로 기후변화의 영향으로 강우량이 집중되고 강우강도가 커지면서 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 기존에는 관측되지 않았던 규모의 강우가 내리는가 하면 기록적으로 장기간동안 장마가 지속되기도 한다. 특히, 이러한 피해들은 아세안 국가들에 집중되고 있으며, 최근 해수면 상승, 태풍 및 집중호우로 인해 침수가 빈번히 빌생하는 등 아세안 국가 국민들 중 최소 2,000만 명이 영향을 받고 있다. 우리나라도 각종 ODA사업을 통해 국내의 홍수예경보시스템을 아세안 국가에 지원하고 있지만 통신시설이 불안정하여 중앙제어방식만으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한 개의 관측소에서 수위, 강우의 관측과, 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위한 인공지능기반의 홍수예측모형을 개발하였다. 설마천의 전적비교 관측소의 2009년부터 2020년 까지 10분단위 강우와 수위관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 우수한 결과를 나타냈다. 설마천과 같이 유역규모가 작고 유역경사가 커서 도달시간이 짧은 경우에는 선행예보시간 1시간은 매우 우수한 예측 결과를 나타낼 것으로 판단되며 유역의 규모나 경사에 따라 더 긴 선행예보시간도 가능할 것으로 예상된다.

In recent years, as rainfall is concentrated and rainfall intensity increases worldwide due to climate change, the scale of flood damage is increasing. Rainfall of a previously unobserved magnitude falls, and the rainy season lasts for a long time on record. In particular, these damages are concentrated in ASEAN countries, and at least 20 million people among ASEAN countries are affected by frequent flooding due to recent sea level rise, typhoons and torrential rain. Korea supports the domestic flood warning system to ASEAN countries through various ODA projects, but the communication network is unstable, so there is a limit to the central control method alone. Therefore, in this study, an artificial intelligence-based flood prediction model was developed to develop an observation station that can observe water level and rainfall, and even predict and warn floods at once at one observation station. Training, validation and testing were carried out for 0.5, 1, 2, 3, and 6 hours of lead time using the rainfall and water level observation data in 10-minute units from 2009 to 2020 at Junjukbi-bridge station of Seolma stream. LSTM was applied to artificial intelligence algorithm. As a result of the study, it showed excellent results in model fit and error for all lead time. In the case of a short arrival time due to a small watershed and a large watershed slope such as Seolma stream, a lead time of 1 hour will show very good prediction results. In addition, it is expected that a longer lead time is possible depending on the size and slope of the watershed.

본 연구는 교원의 AI디지털 역량을 직무와 단계별로 세분화하여 개발하고 이를 전문가를 통해 검증을 수행 한 것이다. 이를 위해 국내 교원연수 실태를 제시하고 해외의 다양한 교원연수 분야와 단계별 교원연수 사례 를 분석하였다. 이를 통해 직무와 단계별 교원연수의 필요성을 제시하였다. 교원의 AI디지털 총괄 역량과 4개 의 교원의 직무를 바탕으로 32개 AI디지털 도구 분야와 총 161개의 세부 AI디지털 교원역량을 개발하였다. 그 리고 20명의 관련 분야 전문가를 통해 2회의 델파이 조사를 통해 최종 159개의 AI디지털 역량을 확보하였다. 1차 델파이 조사에서 타당도를 통과하지 못한 대부분은 진입 단계에서 나타났으며 2개 역량은 제외하고 수정, 보완하여 159개의 역량을 개발하였다. 이 역량 지표를 이용하여 체계적인 교원연수 운영할 수 있을 것이다.

This study developed the AI digital competencies of teachers by dividing them into job-task and level categories, and validated them through experts. To do this, the current state of teacher training in Korea was presented, and various teacher training fields and step-by-step teacher training cases abroad were analyzed. Through this, the necessity of job-specific and step-by-step teacher training was presented. Based on the AI digital overall competency of teachers and four teacher jobs, 32 AI digital tool areas and a total of 161 detailed AI digital teacher competencies were developed. Then, two rounds of Delphi surveys were conducted with 20 experts in related fields to secure a final 159 AI digital competencies. Most of the items that did not pass the validity in the first Delphi survey appeared at the entry stage, and after excluding 2 competencies and revising them, 159 competencies were developed. This competence indicator can be used to effectively organize teacher training programs.

연구목적: 이 논문의 목적은 사회지능이 장애인 근로자의 임금수준에 유의한 영향을 미치는지를 검증하는데 있다. 만성적인 장애인 근로자의 저임금이 자립을 저해하고 빈곤위험을 높이는 상황에서 사회지능의 향상이 임금수준의 개선에 도움이 될 수 있는지를 살펴보고자 했다. 연구방법: 이를 위해 장애인고용패널 8차 자료(2015년)를 활용하여 요인분석, 신뢰도분석, 상관분석과 다중회귀분석을 실시했다. 연구결과: 분석 결과, 사회지능이 높은 장애인 근로자일수록 높은 임금수준을 향유하는 것으로 나타났다. 사회지능의 긍정적 효과는 다른 변수의 영향력을 통제한 후에도 일반적으로 발견되었다. 결론: 이 논문은 이상의 연구결과를 바탕으로 사회지능의 향상을 장애인 근로자의 능력 향상 차원에서 중요하게 검토해야 한다는 정책적 함의를 제시했다.

Purpose: This study aims to examine whether social intelligence has a significant effect on the wage levels of workers with disabilities. As the low wage of workers with chronic disabilities limits their independence, and places those workers at greater risk for poverty, the study explores if enhancing social intelligence can assist workers with disabilities to obtain higher wage levels. Method: Factor analysis, reliability analysis, correlation analysis and multiple regression analyses were conducted using the data from the 8th Panel Survey of Employment for the Disabled (2015). Results: Study revealed that the workers with disabilities with high social intelligence obtained elevated wage levels. The positive effect of social intelligence on wage level was generally discovered even when other variables were controlled. Conclusion: This study suggests that improving social intelligence should be considered for policy implications in the context of increasing abilities of workers with disabilities.

This article explores the application of artificial intelligence (AI) technology in Go level examinations and its impact on Go education and evaluation systems. With the advancement of science and technology, especially the rapid development of AI technology, Go, as an ancient strategic game, has experienced revolutionary changes in its competitive scenes and learning methods. After AlphaGo defeated world Go champion Lee Sedol in 2016, the application of AI in the field of Go received widespread attention. AI has not only demonstrated capabilities beyond humans in high-level Go games, but has also played an increasingly important role in Go teaching and training. The global spread of the COVID-19 epidemic has forced Go level examinations to find new ways to adapt. The Go online intelligent test came into being, providing a new, efficient and objective assessment method. Although the introduction of online intelligent examinations has brought convenience, it has also raised issues in organizational structure adjustment, revenue distribution, and examination fairness. Challenges faced by the Go online intelligence examination in terms of fairness, including lack of face-to-face supervision, possible cheating, etc., pose new challenges to the fairness and authority of the Go level examination. This article compares the differences between intelligent Go exams and traditional exams, including assessment format, exam content and passing rate. The online intelligent examination has added test questions and raised the requirements for candidates’ computing power. It also shows a higher passing rate than traditional methods. However, the authenticity and fairness of online intelligent examinations have been challenged, including the adaptability of AI game difficulty and the lack of examination supervision, leading to the emergence of cheating. The positive impacts of implementing online smart exams include improving the convenience and efficiency of exams, simplifying event organization, and promoting the development of Go players’ skills. But at the same time, this new form has had an impact on the original Go organizational structure and benefit distribution, causing concerns and adjustments from local associations. In order to solve these problems, this article puts forward a series of suggestions, including setting up a supervision mechanism for intelligent examinations, optimizing the assessment system, and adjusting the revenue distribution ratio to ensure the long-term sustainable development of online intelligent examinations. In summary, the use of artificial intelligence in Go level examinations not only reflects the persistence of the interaction between technology and traditional cultural activities, but also poses ongoing challenges to the fairness and validity of education and assessment methods. By deeply understanding these impacts and taking corresponding countermeasures, we can find a balance between innovation and tradition, and provide support for the development of Go education and evaluation systems.

지하수는 지표수와 함께 다양한 용수로 사용할 수 있는 수자원이며, 제주도의 경우 지하수는 필수불가결한 수자원이므로 지속가능한 지하수 이용을 위해 가능한 먼 미래의 정확한 지하수위 예측 및 관리가 필요하다. 본 연구에서는 제주도 내 표선유역 중산간지역에 위치한 2개 지하수위 관측정에 대해 정확한 장기간(1~3개월) 미래 월단위 지하수위 예측을 위해 3개 인공지능(LSTM, GRU, ANN) 모델을 사용하여 지하수위를 예측하고, 앙상블 모델을 사용하여 지하수위 예측 개선효과를 전체 데이터 기간과 낮은 지하수위 기간(11~5월)에 대해 분석하였다. 그 결과, 전체 데이터 기간에 대해 인공지능 모델과 앙상블 모델은 1~3개월 미래 지하수위를 적절히 예측하였으며, 앙상블 모델은 개별 인공지능 모델보다 높은 예측성능을 나타냈다. 3개 인공지능 모델의 지하수위 예측성능의 우열은 관측정별로 그리고 미래 예측기간별로 서로 달라 특정 인공지능 모델이 항상 가장 높은 지하수위 예측성능을 나타내지 않았으며, 따라서 더욱 개선된 지하수위 예측을 위해서는 서로 다른 인공지능 모델의 결과를 활용하는 앙상블 모델이 필요하다. 낮은 지하수위 기간에 대한 지하수위 예측성능은 전체 데이터 기간에 대한 결과보다 높았으며, 이것은 인공지능 모델과 앙상블 모델이 대부분 지하수위 감수곡선 기간에 해당하는 낮은 지하수위 기간의 지하수위 예측에 대해 더욱 적합하다는 것을 의미한다. 특히, 앙상블 모델은 3개월 예측에 대해 0.7184 이상의 적절한 NSE 값을 나타내었으며, 개별 인공지능 모델 대비 NSE 값이 최대 0.1434만큼 개선된 예측결과를 도출하였다. 이것은 먼 미래 낮은 지하수위의 보다 정확한 예측을 위한 앙상블 모델 사용의 중요성 및 필요성을 뒷받침한다.

Groundwater is a water resource that can be used for various purposes along with surface water. In the case of Jeju Island, groundwater is an essential water resource, so accurate groundwater level prediction and management for the distant future are necessary for sustainable groundwater use. In this study, groundwater levels were predicted using three artificial intelligence(LSTM, GRU, ANN) models for accurate long-term(1-3 months) future monthly groundwater level predictions for two groundwater level monitoring wells located in the mid-mountainous region of the Pyoseon watershed in Jeju Island. Afterwards, an ensemble model was used to analyze the improvement in groundwater level prediction for the entire data period and the low groundwater level period(November to May). As a result, the AI models and the ensemble model appropriately predicted future groundwater levels(1 to 3 months) for the entire data period, and the ensemble model showed higher prediction performance than the individual AI models. The superiority of the groundwater level prediction performance of the three AI models varied by monitoring well and future prediction period, and a specific AI model did not always show the highest groundwater level prediction performance. Therefore, for more improved groundwater level prediction, an ensemble model that utilizes the results of different artificial intelligence models is needed. The groundwater level prediction performance for the low groundwater level period was higher than that for the entire data period. This means that the AI models and the ensemble model are more suitable for groundwater level prediction during the low groundwater level period, which mostly corresponds to the groundwater level recession curve period. In particular, the ensemble model showed an appropriate NSE value of 0.7184 or higher for 3-month predictions, and this model produced prediction results with an NSE value that was improved by up to 0.1434 compared to individual AI models. This supports the importance and necessity of using ensemble models for accurate prediction of low groundwater levels in the distant future.

본 융합연구의 목적은 간호사의 코칭행동수준과 감성지능이 조직유효성에 미치는 영향을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 B, U광역시 4개의 종합병원 간호사이며, 2017년 3월 2일부터 2017년 3월 23일 까지 자기기입식 설문지로 조사 후 최종 182부를 IBM SPSS 21.0프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과 코칭 행동수준 3.28±0.42점, 감성지능 3.27±0.45점, 조직유효성 중 조직몰입 2.89±0.52점, 직무만족도 2.94±0.53점, 이직의 도 3.24±0.56점이었다. 조직몰입은 코칭행동수준, 감성지능과 정적상관관계가 있었고, 조직유효성에 영향을 미치는 융합요인은 프리셉터 경험(β=.25, p=.001), 간호직 만족도(β=.26, p<.001), 코칭행동수준(β=.26, p<.001)이었고 설 명력은 25%이었다. 따라서 간호사의 조직몰입을 높이기 위해서 직무의 특성을 만족시키고, 코칭행동수준을 향상시 키는 중재프로그램이 마련되어 적용된다면 조직유효성을 높일 수 있을 것으로 기대한다.

The purpose of this convergence study is to confirm the effects of nurses' coaching behavior level and emotional intelligence on organizational effectiveness. Subjects of study were 182 nurse in four general hospitals and they answer self–report questionnaire between March 2nd to March twenty three 2017. and date analyzed using the SPSS/WIN 21.0 program. As a result, coaching behavior level 3.28±0.42 point, Emotional Intelligence 3.27±0.45point and Organizational commitment 2.89±0.52point, Job satisfaction 2.94±0.53point, Turnover intention 3.24±0.56point among organizational effectiveness. Organizational commitment was positively correlated with coaching behavior level and emotional intelligence, significantly affecting Convergence Factors on organizational effectiveness were analysed into Experience preceptor(β =.25, p=.001), Nursing satisfaction(β=.26, p<.001), Coaching behavior level(β=.26, p<.001) and the explanation ability was 25% . In order to enhance organizational commitment of nurse, the characteristics of the job is satisfied and if there is an intervention program that improve the level of coaching behavior, it is expected the effectiveness of the organization will be enhanced.

최근 교육부는 디지털 기반 교육 혁신의 일환으로 AI 디지털교과서 개발 및 보급을 추진하고 있다. 본 논문에 서는 국내외 초등학교급 SW·AI교육용 LMS 플랫폼을 비교 분석하고 결과를 도출하였다. 개발된 SW·AI교육용 LMS 플랫폼들은 교사·학생용 대시보드 지원, 다양한 프로그래밍 언어 지원, 그리고 코드 피드백 및 평가 시스 템을 통해 SW·AI교육 교수·학습 방법을 개선할 수 있을 것으로 보인다. 파이선과 자바스크립트 같은 텍스트 기 반 언어에 대한 지원이 뛰어난 반면, 블록 기반 언어에 대한 지원은 개선이 필요한 것으로 드러났다. 학생 대상 인터뷰에서는 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스, 그리고 상호작용적인 콘텐츠의 중요성이 강조되었다. 이러한 결과를 바탕으로, 향후 AI 디지털교과서 개발 시 학생들의 선호와 필요를 반영하고, 인터페이스와 콘텐츠 개선에 집중해야 할 것으로 보인다. 또한, 학생들의 피드백을 기반으로 한 지속적인 개선과 정책적 지원이 필요하다.

Recently, the Ministry of Education has been pushing for the development and distribution of AI digital textbooks as part of a digital-based educational innovation initiative. This paper conducts a comparative analysis of domestic and international elementary-level SW/AI education LMS platforms and draws conclusions. The developed SW/AI education LMS platforms, with their support for teacher/student dashboards, diverse programming languages, and code feedback and evaluation systems, appear to enhance teaching and learning methods in SW/AI education. Support for text-based languages like Python and JavaScript is excellent, while support for block-based languages needs improvement. Student interviews highlighted the importance of intuitive and user-friendly interfaces, as well as interactive content. Based on these findings, future development of AI digital textbooks should focus on reflecting students' preferences and needs, and concentrate on improving interfaces and content. Additionally, continuous improvements based on student feedback and policy support are necessary.

본 논문은 10세 아동과 동일한 수준의 도덕성을 지닌 인공지능을만들기 위한 프로젝트의 일환으로 인공지능의 도덕성을 판단할 수있는 기준을 제시하는 것에 목적이 있다. 우리는 이와 같은 목적을달성하기 위해 콜버그의 도덕발달 이론을 활용하여 AMA의 도덕발달 3단계를 만들었으며, 그 단계별 특징을 나타낼 수 있는 시나리오를 고안하였다. 본 논문은 우리가 고안한 시나리오를 바탕으로 10세아동의 도덕 판단과 행동 근거를 설문을 통해 알아보고, 그것을 근간으로 인공지능 로봇의 도덕성 측정 기준을 제시하고자 한다

The purpose of this paper is to present the criteria of moral judgment of artificial intelligence that can do the same thing as 10-years-old child. In order to achieve this purpose, we have established the moral developmental theory of AMA which is based on Kohlberg's theory of moral reasoning in previous research, and explained the moral characteristics that AMA can do at each stage. This paper is based on the scenario that we have developed. This scenario can make a moral assessment of human behavior. We survey the scenarios to see how actually 10-years-old behave, and based on them, what are the criteria for measuring the morality of artificial intelligence.

본 연구에서는 대학도서관 사서를 대상으로 도서관서비스 접점에서 발생하는 사서의 감정노동이 직무와 관련된 상사의 감성지능, 사회적 지원, 도서관서비스 제공수준에 미치는 영향을 알아보았다. 이를 위하여 전국의 218개 4년제 대학도서관 중에서 국공립 13개, 사립 28개의 총 41개 기관의 사서를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 회수된 응답지 529부(회수율 99.2%)를 SPSS 버전 21.0 통계 프로그램을 사용하여 신뢰도분석, 요인분석, 판별타당성분석, 상관관계분석, 변량분석, 단순회귀분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 서비스산업 분야 종사자의 감정노동이 직무만족에 부정적인 결과를 초래한다는 기존의 연구와는 달리, 사서의 감정노동은 오히려 조직의 직무와 관련된 상사의 감성지능, 사회적 지원 및 도서관서비스 제공수준에 긍정적인 영향을 가져왔다. 이러한 결과는 일반 서비스산업 분야의 감정노동자들과는 달리 대학도서관 사서는 상대적으로 감정노동을 스트레스로 적게 인식하고 있을 뿐만 아니라 이용자 만족을 충족시키고자 하는 직업적 마인드가 크기 때문에 감정노동에 있어 긍정적 효과가 나타난 것으로 판단된다. 따라서 도서관서비스의 질적 향상을 위해서 사서의 감성 지능을 강화하는 훈련프로그램이 필요하다.

This study examined (1) what effect emotional labor has on an university library, focusing on (2) the relationship among a supervisor's emotional intelligence, the extent of social support and the level of library service on job performance. The survey period took place from 14 Oct. to 4 Nov. 2013. 533 librarians at 13 public and 28 private university libraries were included in the survey. Of the 533 surveys distributed, 529 were returned and used in the final analysis. SPSS Win 21.0 was used for statistical analysis, factor analysis, regression analysis and differential analysis. The survey also shows that a librarian's emotional labor affects emotional intelligence of supervisor, social support and library service level positively. This finding is not the case for the employees in the general service industry. Because the librarian is professional and manages stress better than general employees. This research suggest the following practical measures. Educational programs for librarian's emotional intelligence should be planned in order to improve library service.

논문은 심탄도(BCG, Ballistocardiogram) 센서를 이용하여 생체신호 데이터를 비침습, 무구속적인 방식으로 수집하고, ICT 기술과 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 기계학습 알고리즘을 활용하여 데이터 기반 혈당 예측 알고리 즘 모델 개발 및 검증하는 방법을 제시하고 연구하는 것이다. 혈당수치 예측모델은 MLP 아키텍처에 입력노드는 심박 수, 호흡수, 심박출량, 심박변이도, SDNN, RMSSD, PNN50, 나이, 성별이며, 은닉층 7개를 사용하였다. 실험 결과는 5회 실험한 학습데이터의 평균 MSE, MAE 및 RMSE 값은 각각 0.5226, 0.6328 및 0.7692이며 검증데이터 평균 값은 각각 0.5408, 0.6776, 0.7968이었으며, 결정계수(R2) 수치는 0.9997의 결과를 보였다. 데이터를 기반으로 한 혈당수 치를 예측하는 모델을 표준화하고 데이터셋 수집과 예측 정확성을 검증하는 연구가 계속적으로 진행된다면 비침습 방식 의 혈당 수준 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

The purpose of this study is to collect biosignal data in a non-invasive and non-restrictive manner using a BCG (Ballistocardiogram) sensor, and utilize artificial intelligence machine learning algorithms in ICT and high-performance computing environments. And it is to present and study a method for developing and validating a data-based blood glucose prediction model. In the blood glucose level prediction model, the input nodes in the MLP architecture are data of heart rate, respiration rate, stroke volume, heart rate variability, SDNN, RMSSD, PNN50, age, and gender, and the hidden layer 7 were used. As a result of the experiment, the average MSE, MAE, and RMSE values of the learning data tested 5 times were 0.5226, 0.6328, and 0.7692, respectively, and the average values of the validation data were 0.5408, 0.6776, and 0.7968, respectively, and the coefficient of determination (R²) was 0.9997. If research to standardize a model for predicting blood sugar levels based on data and to verify data set collection and prediction accuracy continues, it is expected that it can be used for non-invasive blood sugar level management.

The question of whether emotional intelligence(EI) is required for tour conductors (TC) has attracted broad interest. This paper seeks to examine the effect of emotion intelligence(EI) on pro-social behavior and quality of service delivery in travel service. The survey was administered in 10 travel agencies in Seoul, Korea. Overseas tour conductors of the group package tour participated in the survey and a total of 207 returned questionnaires were used for data analysis. Regression analysis revealed several significant relationships between the variables. Specifically, Perceived Self-emotion appraisal and Use of emotion were significantly related to self-reported service delivery performance. Also, Other’s emotion appraisal and Management of emotion were significantly related to self-reported pro-social behaviors. And variables of pro-social behaviors were positively effected on the service delivery level of tour conductors. From a practical perspective, it is beneficial for tour conductors to attend activities and training to learn how to interact with others to develop what are often considered interpersonal skills and how to manage the emotion. To improve the competence of TC's EI, it is necessary to act the training programme for EI. This study has a number of limitations that needs to be addressed in future research. This study used cross-sectional examination. Future research should use a more appropriate method when available. In addition, it is necessary to study on other variety effect factors of emotion intelligence.

본 연구는 음악치료사의 정서지능, 치료적 동맹, 발달수준 간의 관계를 알아보고, 음악치료사의 정서지 능이 치료적 동맹에 미치는 영향에서 발달수준의 매개 효과를 검증하고자 하였다. 이를 위해 임상에서 활동하고 있는 음악치료사 224명을 대상으로 설문조사를 하였으며, 수집된 자료는 SPSS 22.0 프로그 램을 사용하여 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 음악치료사의 정서지능, 치료적 동맹, 발달 수준 간의 상관관계 분석 결과, 모두 유의미한 정적 상관관계를 보였다. 둘째, 음악치료사의 정서지능, 발달수준, 치료적 동맹 간에 미치는 영향을 분석한 결과, 세 변인들이 모두 각각의 변인들에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 음악치료사의 정서지능이 치료적 동맹에 미치는 영향에서 발달수준의 매개 효과 검증 결과, 발달수준 전체와 하위요인 모두 유의한 부분 매개 효과를 보였으며, 특히 ‘음악 치료기술’ 하위요인이 가장 높은 매개 효과를 나타냈다. 본 연구는 음악치료사의 정서지능, 치료적 동 맹, 발달수준의 관계를 살펴보고, 정서지능과 치료적 동맹의 관계에서 발달수준의 매개 효과를 검증하 여 음악치료사의 정서지능에 관련된 기초자료를 제시하였으며, 치료적 동맹을 위해 음악치료사의 정서 지능과 발달수준을 탐구하고 개발해야 할 필요성을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

The purpose of this study was to explore the relationship between music therapists’ emotional intelligence, therapeutic alliance, and the mediating effect of development level on this relationship. A total of 224 clinically active music therapists participated in the survey, and the collected data were analyzed with SPSS 22.0. The results of this study were as follows: First, significant correlations were found among emotional intelligence, development level, and therapeutic alliance. Second, emotional intelligence, development level, and therapeutic alliance had significant effects on each other. Third, each subdimension of development level had a significant mediating effect on the relationship between emotional intelligence and therapeutic alliance with the sub-dimension ‘music therapy skills & techniques’ having the strongest effect. Examining the relationship between emotional intelligence, therapeutic alliance, and development level, this study presented relevant data regarding emotional intelligence of music therapists. The study findings suggest the need to further examine the effects of music therapists’ emotional intelligence and development level on their therapeutic alliance.

지하수는 지표수와 함께 용수로 사용가능한 중요한 수자원이며 특히 섬 지역의 경우 전체 수자원 중 지하수의 이용 비율이 상대적으로 높기 때문에 안정적인 이용을 위해 지하수위 변동성에 대한 연구는 필수적이다. 지하수위 변동성의 예측 및 분석을 위해 인공지능 모델을 활용한 연구들이 지속적으로 증가하고 있으나 지하수위 예측결과의 적절성을 판단할 수 있는 평가기준을 제시한 연구는 충분하지 않다. 본 연구에서는 허용가능한 지하수위 예측오차의 범위를 제시하기 위해 과거 20년 동안 전 세계 다양한 지역을 대상으로 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측한 연구결과들을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 관측지하수위의 변동성이 커질수록 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측오차는 증가하였다. 따라서 관측지하수위 최대변동폭과 예측오차 간의 상관성과 기존 연구들에서 제시한 평가지수들을 고려하여 평가기준을 산정하였으며, 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절한 평가기준은 도출된 선형회귀식에 의한 평균제곱근오차 또는 최대오차 이하이거나, NSE ≥ 0.849 또는 R² ≥ 0.880 이다. 이 허용가능한 오차범위는 인공지능 모델을 활용한 지하수위 예측결과의 적절성 판단을 위한 참고자료로 사용할 수 있다.

Groundwater is an important water resource that can be used along with surface water. In particular, in the case of island regions, research on groundwater level variability is essential for stable groundwater use because the ratio of groundwater use is relatively high. Researches using artificial intelligence models (AIs) for the prediction and analysis of groundwater level variability are continuously increasing. However, there are insufficient studies presenting evaluation criteria to judge the appropriateness of groundwater level prediction. This study comprehensively analyzed the research results that predicted the groundwater level using AIs for various regions around the world over the past 20 years to present the range of allowable groundwater level prediction errors. As a result, the groundwater level prediction error increased as the observed groundwater level variability increased. Therefore, the criteria for evaluating the adequacy of the groundwater level prediction by an AI is presented as follows: less than or equal to the root mean square error or maximum error calculated using the linear regression equations presented in this study, or NSE ≥ 0.849 or R² ≥ 0.880. This allowable prediction error range can be used as a reference for determining the appropriateness of the groundwater level prediction using an AI.

지도교수-학생 관계는 대학원생 교육의 질과 교육 기관의 정상적인 운영에 중요한 영향을 미치고 있다. 다문화 융합 분야에서는 문화적 차이가 유학생들이 지도교수-학생관 계를 인식하는 데 장애가 될 수 있다. 따라서, 다문화적 관점에서 유학생의 문화지능과 지도교수-학생 관계 인식의 작용 메커니즘을 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 문화지능, 이중문화 정체성 통합, 해석 수준, 지도교수-학생 관계 인식 간의 매개 관계 및 조절 관계를 살펴보기 위하여 한국에서 유학 중인 중국인 대학원생 342명을 대상으로 각 변수에 대한 측정 도구를 이용하여 설문 조사를 실시했고 수집된 유효 데이터를 분석하기 위해 SPSS 27.0 및 AMOS 26.0 통계 프로그램을 사용했다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 문화지능은 한국에서 유학 중인 중국인 대학원생의 지도교수-학생 관계 인식에 유의미한 긍정적 영향을 미친다. 둘째, 이중 문화 정체성 통합은 문화지능과 지도교수-학생 관계 인식의 관계에서 부분적으로 매개효과를 한다. 셋째, 해석수준은 문화지능과 지도교수-학생 관계인식 관계에서 긍정적인 조절효과를 한다. 연구 결과와 결합하여 좋은 지도교수-학생 관계에 대한 인식 수준을 향상시키기 위해서는 우선, 대학원 생들의 자기 인식 수준을 향상시키기 위한 의식 집중이 이루어져야 함을 제안한다. 다음으 로, 한국에서 유학 중인 중국인 대학원생들의 개인 능력 향상을 위해 임파워먼트를 하며 역량을 강화하고 효율성을 높여야 한다. 마지막으로, 지도교수-학생 관계의 조화로운 분위기 조성을 위하여 역동적인 정합 메커니즘을 개발해야 한다.

The mentor-student relationship is a crucial factor influencing the quality of graduate training and the normal operation of educational organizations. In a multicultural context, cultural differences can hinder international students' perception of harmonious mentor-student relationships. Therefore, analyzing the mechanism of how international students' cultural intelligence quotient affects their perception of mentor-student relationships from a multicultural perspective is of great significance. In order to examine the mediating and moderating relationships among cultural intelligence quotient, bicultural identity integration, level of interpretation, and perception of mentor-student relationship, this study conducted a questionnaire survey on 342 Chinese graduate students studying in South Korea using measurement scales for each variable. The results of the study showed that (1) cultural intelligence quotient plays a significant positive influence on perceptions of mentor-student relationships among Chinese graduate students in Korea; (2) bicultural identity integration plays a partial mediating role in the relationship between cultural intelligence quotient and perceptions of mentor-student relationships; (3) level of interpretation plays a positive moderating role between cultural intelligence quotient and perceptions of mentor-student relationships. In order to improve the level of perceived good student-guide relationships, it is recommended that, in light of the findings, first, consciousness focusing should be conducted to improve graduate students' self-awareness. Second, empowerment should be carried out to enhance the personal abilities of Chinese graduate students in Korea. Finally, a dynamic matching mechanism should be developed to create a harmonious atmosphere of mentor-student relationship.

导生关系是研究生培养质量和教育组织正常运营的重要影响因素. 在多元文化交汇的 场域中, 差异性文化会对留学生和谐导生关系感知形成掣肘. 因此, 立足多元文化视角剖析 留学生文化智力与导生关系感知的作用机理意义重大. 为考察文化智力, 双文化认同整合, 解释水平, 导师关系感知之间的中介和调节关系, 本研究采用各变量的测度量表对342名中 国留韩研究生进行了问卷调查, 并利用SPSS 27.0 和 AMOS 26.0 对收集的有效数据进行分 析. 研究结果表明: (1)文化智力对中国留韩研究生导生关系感知起显著的正向影响; (2)双 文化认同整合在文化智力和导生关系感知的关系中发挥部分中介作用; (3)解释水平在文 化智力和导生关系感知之间起正向调节作用. 为了提高良好导生关系感知水平, 结合研究 结论建议: 首先, 应该进行意识聚焦, 提高研究生的自我认知水平. 其次, 对中国留韩研究生 进行赋能增效, 增强研究生个人能力. 最后, 制定动态匹配机制, 营造和谐的导生关系氛围.

This study is aimed to examine the effect of learning behavior, emotional intelligence, and thinking ability towards the level of accounting understanding. The sample selection is conducted by using purposive sampling method, where data was collected from students of the Faculty of Economics, Universitas Prof. Dr. Moestopo (Beragama) Indonesia in academic years 2011 and 2012. The number of samples used was accounting students from semesters 1 to 5 in total 96 students. The analysis technique used is multiple regressions of SPSS version 20. The results show that the positive and significant influence of learn behavior, emotional intelligence, and thinking ability towards the level of accounting understanding simultaneously. Meanwhile, studying behavioral factors, emotional intelligence, and the ability to think partially measured by habit of reading books, self-knowledge, and the ability to think creatively does not have a significant toward the level of accounting understanding. However, the habit of following lessons, visits to libraries, custom exams, self-control, motivation, empathy, social skills and the ability to think critically can affect significantly to the level of accounting understanding.

본 연구에서는 학교급에 따른 한국 학생의 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에 대한 태도를 차이를 분석하였다. 이러한 연구를 위하여 총 6,324명의 학생을 대상으로 학교급에 따라 AI에 대 한 태도를 측정할 수 있는 검사 도구를 적용하였다. 또한, 학교급, 성별, AI 직·간접 경험, AI 교육 경험, AI 관심, 프로그래밍 언어 경험, AI 활용 빈도에 따른 AI에 대한 태도의 차이를 분석하였다. 연구 결과, 학교급과 성별, AI의 직·간접적 경험, AI에 대한 관심, 프로그래밍 언어 경험은 AI에 대한 태도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히, 학교급이 높으며, 성별이 남성이며, AI의 직, 간 접적 경험이 있으며, AI에 대한 관심이 높으며, 블록과 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 모두 경험 한 학생일수록 AI에 대한 태도가 긍정적인 것으로 나타났다. 반면에 AI 교육 경험과 AI 활용 빈도 는 AI에 대한 태도는 유의한 영향을 주지 못하였다. 본 연구 결과는 한국 학생의 AI에 대한 태도에 미치는 요인을 학교급에 따라 분석하였는데 의의가 있다.

The present study analyzed differences in Korean students’ attitudes toward artificial intelligence (AI) according to school level. A tool designed to measure attitudes toward AI according to education level was administered to a total of 6,324 students. Differences in attitudes toward AI according to school level, gender, direct and indirect experience with AI, educational experience with AI, interest in AI, experience with programming language(s), and frequency of AI use were analyzed. The analysis showed that school level and gender, direct and indirect experience with AI, interest in AI, and experience with programming languages impacted attitudes toward AI. More specifically, male students with direct or indirect AI experience, high interest in AI, and experience with both block and text-based programming languages had more positive attitudes toward AI. Educational experience with AI and frequency of AI use did not significantly affect attitudes toward AI. The findings of this study contribute to knowledge about the factors impacting Korean students’ attitudes toward AI based on level of school level.

3D 모델링 기술과 대화 인공지능 알고리즘의 발달로 인해 다양한 분야에서 디지털 휴먼이 활용되고 있고, 신 한 은행, 농협 은행 등 주요 은행을 중심으로 은행에서도 가상 은행원이 등장하기 시작했다. 그러나 디지털 휴먼과 관련된 연구는 주로 외형 위주이며, 로봇 의인화 과정에서 고려되어야 하는 퍼소나 설정에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 은행 업무라는 구체적인 맥락에서 발화 전략의 의인화 수준과 개인정보 활용 수준이 다른 3가지 시나리 오(학생증 수령, 입출금 통장 개설, 전세 자금 대출 상담)에 대한 사용자 경험을 알아보기 위해 실험을 진행하였다. 연구 결과, 사회적 실재감과 유용성은 시나리오와 의인화 수준에 대해 상호작용 효과가 있었다. 친밀감, 신뢰도, 인지 된 지능에는 상호작용 효과가 없었지만 경향성을 확인 할 수 있었다.

As the 3D modeling technology and conversational algorithm is developed, digital humans are being used in various fields, and also virtual bankers have begun to appear in banks, including major banks such as Shin-Han Bank and Nong-Hyup Bank. However, most of the research of digital human mainly focus on its appearance, and research on robot persona that should be considered in anthropomorphizing a robot is insufficient. In this study, an experiment was conducted to find out the user experience of three scenarios (student ID receipt, deposit and withdrawal account opening, leasehold loan consultation) in which the level of anthropomorphism of the speech strategy and the level of personal information use differed in the specific context of banking. As a result of the study, social presence and usefulness had an interactive effect on the scenario and the level of anthropomorphism. There was no interaction effect on intimacy, trustworthiness, and perceived intelligence, but a tendency could be confirmed.